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Previous issue date: 2017-02-09 / The search for new herbicides to control herbicides-resistant weeds is necessary to
attend the rising demand of food from the world’s population. This work was divided
into two parts. The first aimed to obtain a model of QSAR-2D, 3D and hybrid to
predict compounds with activity to the inhibition of photosynthesis. For this, was used
a data set of 44 quinoline analogues described in the literature as PET inhibitors, and
all tested in the same bioassay method. For construction of models were used the
programs QSAR Modeling and Pentacle. The obtained models A, C and D, were
approved in the validation tests (internal and external), they are robust and with good
predictive capacity. The second part of studie aimed to identify a pharmacophore
model, for select compounds from the data set of first part, aiming to use as a tool for
virtual screening. The research resulted in 86,560 compounds, and thus several
screening filters were applied according to Briggs rule of three, in silico toxicity
analyzes, unsupervised pattern recognition (PCA), and docking studies. As a result,
28 compounds remained, all of which showed potential to be herbicides, through the
prediction using the obtained QSAR models, however, only the model D proved to be
reliable for prediction the virtual screening. Finally, we selected the ten compounds
that presented the highest predictive value of PET inhibition activity, using the model
D. / A busca de novos herbicidas para o controle de ervas daninhas resistentes é
necessária para atender à crescente demanda alimentar da população mundial. Este
trabalho foi dividido em duas partes. A primeira teve por objetivo a obtenção de
modelos de QSAR-2D, 3D e híbrido para previsão de compostos com atividade de
inibição da fotossíntese. Para isso, foi utilizado um conjunto de dados formado por
44 análogos de quinolina descritos na literatura como inibidores do PET e todos
testados pela mesma metodologia de ensaio biológico. Para construção dos
modelos foram utilizados os programas QSAR Modeling e Pentacle. Os modelos A,
C e D obtidos foram aprovados nos testes de validação (interna e externa), são
robustos e com boa capacidade de previsão. A segunda parte do estudo teve como
objetivo a identificação de um modelo farmacofórico, para compostos selecionados
do conjunto de dados da primeira parte, visando o uso do mesmo como ferramenta
para triagem virtual. A pesquisa resultou em 86.560 compostos, e assim foram
aplicados diversos filtros de seleção de acordo com a regra de três de Briggs,
análises “in silico” de toxicidade, técnica de reconhecimento de padrões não
supervisionados (PCA), e estudos e ancoramento molecular. Como resultado,
restaram 28 compostos, sendo que todos mostraram potencial para serem
herbicidas, através da previsão utilizando os modelos de QSAR obtidos, porém
apenas o modelo D mostrou-se confiável para previsão da triagem virtual. Por fim,
foram selecionados os dez compostos que apresentaram maior valor de previsão de
atividade de inibição do PET, utilizando o modelo D.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.unioeste.br:tede/2964 |
| Date | 09 February 2017 |
| Creators | Ribeiro, Taisa Pereira Piacentini |
| Contributors | Melo, Eduardo Borges de, Melo, Eduardo Borges de, Faria , Terezinha de Jesus, Rosa, Mauricio Ferreira da |
| Publisher | Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Cascavel, 6588633818200016417, 500, Programa de Pós-Graduação em Ciências Farmacêuticas, UNIOESTE, Brasil, Centro de Ciências Médicas e Farmacêuticas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNIOESTE, instname:Universidade Estadual do Oeste do Paraná, instacron:UNIOESTE |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 7878055067573953101, 600, 600, 600, -8940439713387849267, 6997636413449754996 |
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